Estudo de Caso

Objetivo: Manipulação e Visualização de dados utilizando os pacotes do tidyverse.

Comentários iniciais: Imagine que você trabalha na empresa que administra o aeroporto de Nova Iorque. Baseado no grande número de informações geradas, seu chefe lhe pediu insights que possam ajudá-lo, por exemplo, a aumentar o faturamento, diminuir custos e otimizar a operação do aeroporto.

Principais preocupações da direção da empresa:

  1. Os atrasos de saída e chegada de aeronaves (soma desses atrasos maior que 90 minutos) geram um custo muito grande para empresa e a diretoria gostaria de entender um pouco mais sobre esse problema;

  2. O aeroporto La Guardia é ideal para voos domésticos e de curta duração pois são mais cheios e aumentam consideravelmente a venda nas lojas do aeroporto. Pensando nisso, a diretoria quer proibir os voos com duração maior que três horas;

  3. A área de manutenção e verificação das aeronaves deseja analisar a participação de cada fabricante de aeronaves nos aeroportos da cidade de Nova Iorque. Assim, a área precisa da relação entre as informações de cada voo e o fabricante do avião;

  4. A área financeira sabe que operar aviões maiores e com mais motores é mais caro e que por isso, esses aviões deveriam ter mais assentos, contudo ela acha que as empresas aéreas não entenderam muito bem isso e que essa relação (total de assentos/ total de motores) não está clara;

  5. Uma grande preocupação na área da aviação é a visibilidade do piloto. Sabe-se que os estudos sobre as condições climáticas influenciam diretamente nessa variável e “a diretoria” gostaria de entender melhor essa relação.

O que se tem são informações sobre voos de NYC (por exemplo, EWR, JFK e LGA) em 2013: 336.776 voos no total. Para ajudar a entender o que causa atrasos, por exemplo, também foram disponibilizados outros conjuntos de dados úteis. Você possui as seguintes tabelas de dados:

Descrição das variáveis: Antes de usar as bases importadas faremos uma breve exploração das mesmas.

1. Flights:
year, month, day: data do voo;
dep_time: horário de saída do voo;
sched_dep_time: horário de saída agendado do voo;
dep_delay: atraso na saída em minutos. Valores negativos representam saída antecipada;
arr_time: horário de chegada do voo;
sched_arr_time: horário de chegada agendado do voo;
arr_delay: atraso na chegada em minutos. Valores negativos representam chegadas antecipadas;
carrier: sigla da companhia aérea;
flight: número do voo;
tailnum: número da cauda do avião;
origin: origem do voo;
dest: destino do voo;
air_time: duração do voo em minutos;
distance: distância do voo;
hour, minute: hora e minutos do voo;
time_hour: data e hora agendada do voo no formato POSIXct.

2. Weather:
origin: estação meteorológica;
year, month, day, hour: ano, mês, dia e hora de registro;
temp: temperatura em F;
dewp: ponto de condensação da água em F;
humid: humidade relativa;
wind_dir: direção do vento em graus;
wind_speed: velocidade do vento em mph;
wind_gust: velocidade da rajada de vento em mph;
precip: precipitação em polegadas;
pressure: pressão em milibares;
visib: visibilidade em milhas;
time_hour: data e hora do registro no formato POSIXct.

3. Planes:
tailnum: número da cauda do avião;
year: ano de fabricação do avião;
type: tipo de aeronave;
manufacturer: fabricante;
model: modelo;
engines: número de motores;
seats: número de assentos;
engine: tipo de motor;
speed: média de velocidade voando em mph.

4. Airports:
faa: código FAA do aerooprto;
name: nome do aeroporto;
lat: coordenadas da latitude do aeroporto;
lon: coordenadas da longitude do aeroporto;
alt: altitude, em pés;
tz: deslocamento do fuso horário pela GMT;
dst: horário de verão (A= horário padrão US, U= Unknown, N= no dst);
tzone: fuso horário da IANA, conforme determinado pelo webservice do GeoNames.

5. Airlines:
carrier: sigla da companhia aéreas;
name: nome da companhia aérea.

Observação importante: os arquivos encontram-se em diferentes formatos como: CSV ENG, CSV POR, JSON, rdata, SQL etc. A primeira tarefa é importar e organizar os dados, mas antes o diretório de trabalho onde os arquivos se encontram, deve ser setado.

Lendo os dados de Flights.

flight <- read_csv("../data/flights.csv")
flight <- subset(flight, select = -X1); flight

Lendo os dados de Weather.

weather <- base::readRDS("../data/weather.rds"); weather

Lendo os dados de Planes.

plane <- jsonlite::fromJSON("../data/planes.json")
plane <- plane %>% mutate(manufacturer = str_trim(str_remove_all(manufacturer,"INDUSTRIE")))
plane <- plane %>% mutate(manufacturer = str_trim(str_replace_all(manufacturer,"CANADAIR LTD","BOMBARDIER INC")))
plane <- plane %>% mutate(manufacturer = str_trim(str_replace_all(manufacturer,"CANADAIR$","BOMBARDIER INC")))
plane <- plane %>% mutate(manufacturer = 
                            str_trim(str_replace_all(manufacturer,"MCDONNELL DOUGLAS AIRCRAFT CO","MCDONNELL DOUGLAS")))
plane <- plane %>% mutate(manufacturer = 
                            str_trim(str_replace_all(manufacturer,"MCDONNELL DOUGLAS CORPORATION","MCDONNELL DOUGLAS")))
plane <- plane %>% mutate(manufacturer = str_trim(str_replace_all(manufacturer,"^DOUGLAS","MCDONNELL DOUGLAS")))
(as_tibble(plane))

Lendo dados de Airports.

airport <- read_delim("../data/airports.txt", delim = " ", col_names = FALSE, skip = 1)
airport <- airport[,-1]
colnames(airport) <- colnames(read_delim('../data/airports.txt', delim = " ", n_max = 0))
airport

Lendo os dados de Airlines.

airline1 <- read_delim("../data/airlines_1.csv", delim = ";")
airline2 <- read_delim(file = "../data/airlines_2.csv", delim = ";")
airline3 <- read_delim("../data/airlines_2.csv", delim = ";")
airline <- rbind(airline1, airline2, airline3)
airline <- subset(airline, select = -X1) %>% distinct()
airline

Primeira preocupação:

Os atrasos de saída e chegada de aeronaves (soma desses atrasos maior que 90 minutos) geram um custo muito grande para empresa e a diretoria gostaria de entender um pouco mais sobre esse problema.

Obtendo um Data Set com os minutos de atrasos maiores que 90 minutos para todos os voos.

flight_delay <- flight %>% mutate(atraso_total = dep_delay + arr_delay)
flight_delay <-  flight_delay %>% filter(atraso_total > 90) %>% 
  select(year,month,day,carrier,tailnum,flight,origin,dest,atraso_total)
flight_delay

Investigando as relações dos minutos de atraso com a data do voo.

flight_delay %>% group_by(month) %>% summarise(qtd = n()) %>% 
  ggplot(aes(x = month, y = qtd)) +
  geom_point(shape = 15, colour = 'blue') + geom_line(colour = 'blue') +
  scale_y_continuous(limits = c(1000,5500),
                     breaks = c(1000,2000,3000,4000,5000),
                     labels = c('1.000','2.000','3.000','4.000','5.000')) +
  scale_x_discrete(limits = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'),
                   labels = c('Jan','Fev','Mar','Abr','Mai','Jun','Jul','Ago','Set','Out','Nov','Dez')) +
  labs(x= "Mês", y = "Qtd. de Atrasos", title = "Qtd. de Atrasos por Mês")

flight_delay %>% group_by(month) %>% summarise(total = sum(atraso_total)) %>% 
  ggplot(aes(x = month, y = total)) +
  geom_point(colour = 'red') + geom_line(colour = 'red') +
  scale_y_continuous(limits = c(200e3,1200e3),
                     breaks = c(200e3,400e3,600e3,800e3,1000e3,1200e3),
                     labels = c('200','400','600','800','1.000','1.200')) +
  scale_x_discrete(limits = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12'),
                   labels = c('Jan','Fev','Mar','Abr','Mai','Jun','Jul','Ago','Set','Out','Nov','Dez')) +
  labs(x = "Mês", y = "Atraso em Minutos (Mil)", title = "Tempo Total de Atraso por Mês")

Verificando se existe alguma influência do tempo no mês de Julho que explique essa valor alto.

Obtendo as médias das métricas de tempo para todos os meses, com exceção do mês de Julho.

weather %>% filter(month != 7) %>% 
    summarise(temp_mean = mean(temp, na.rm = TRUE),
              dewp_mean = mean(dewp, na.rm = TRUE),
              humid_mean = mean(humid, na.rm = TRUE),
              wind_dir_mean = mean(wind_dir, na.rm = TRUE),
              wind_speed_mean = mean(wind_speed, na.rm = TRUE),
              wind_gust_mean = mean(wind_gust, na.rm = TRUE),
              precip_mean = mean(precip, na.rm = TRUE),
              pressure_mean = mean(pressure, na.rm = TRUE),
              visib_mean = mean(visib, na.rm = TRUE))

Comparando as médias das métricas do tempo para todos os meses, com exceção do mês de Julho, com as médias das métricas para o mês de Julho.

weather %>% filter(month == 7) %>% 
  summarise(temp_mean = mean(temp),
            dewp_mean = mean(dewp),
            humid_mean = mean(humid),
            wind_dir_mean = mean(wind_dir, na.rm = TRUE),
            wind_speed_mean = mean(wind_speed, na.rm = TRUE),
            wind_gust_mean = mean(wind_gust, na.rm = TRUE),
            precip_mean = mean(precip),
            pressure_mean = mean(pressure, na.rm = TRUE),
            visib_mean = mean(visib))

Analisando o resultado, chegou-se ao entendimento que nos meses de Junho e Julho existe uma grande concentração de quantidade de atrasos. Essa concentração pela quantidade também é validada pelo aspecto do total de minutos em atraso. Não foi identificada quaisquer influência do tempo que justifique essa alta nos meses de Junho e Julho.
Uma explicação para esse fenômeno seria as férias de verão no hemisfério norte que causa um incremento no número de viagens e aumenta a possibilidade de atrasos.

Investigando se existe uma relação dos minutos de atraso com as companhias aéreas.

flight_delay <- flight_delay %>% 
  inner_join(airline, by = c('carrier' = 'carrier')) %>% mutate(airline = name) %>% 
  select(year,month,day,carrier,airline,tailnum,flight,origin,dest,atraso_total) 

flight_airline <- group_by(flight_delay, airline) %>% 
  summarise(total_atraso = sum(atraso_total), atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  arrange(desc(total_atraso)) %>% 
  mutate(perc_atraso = total_atraso / sum(total_atraso))

ggplot(flight_airline, aes(x = as.factor(airline))) +
  geom_point(aes(y = total_atraso), colour = 'red', shape = 23, fill = 'red', size = 2) +
  geom_segment(aes(x = as.factor(airline), xend = as.factor(airline), y = 0, yend = qtd_atraso*200), 
               colour = 'blue', size = 5, alpha = 0.2) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,4000000), 
                     breaks = c(0,0.5e06,1e06,1.5e06,2e06,2.5e06,3e06,3.5e06,4e06),
                     labels = c("0","0.5","1","1.5","2","2.5","3","3.5","4"),
                     sec.axis = sec_axis(~./200, name = "Qtd. de Atrasos (em mil)", 
                                         breaks = c(0,2500,5000,7500,10000,12500,15000,17500,20000),
                                         labels = c('0','2.5','5','7.5','10','12,5','15','17.5','20'))) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), legend.position = c(0.1,0.1)) +
  labs(x = "Companhia Aérea", y = "Minutos em Atrasos (em milhões)", 
       title = "Atrasos por Companhia Aérea")

O gráfico acima plota a relação das companhias aéreas com atraso em minutos, elemento gráfico em azul com eixo na esquerda, e o número de atrasos, elemento gráfico em vermelho com eixo na direita.
Percebe-se um grande destaque para a companhia aérea ExpressJet Airlines Inc, seguida pela JetBlue Airways. Os atrasos dessas duas companhias se destacam das demais, tanto em minutos totais, quanto em quantidade de atrasos.

flight_airline_agr <- bind_rows(flight_airline %>% filter(perc_atraso >= 0.05),
                                flight_airline %>% filter(perc_atraso < 0.05) %>% 
                                summarise(airline = "Demais Companhias", total_atraso = sum(total_atraso), 
                                          atraso_medio = mean(atraso_medio), 
                                          qtd_atraso = sum(qtd_atraso), perc_atraso = sum(perc_atraso)))

pie(flight_airline_agr$perc_atraso, 
    labels = paste(flight_airline_agr$airline," (",round(flight_airline_agr$perc_atraso*100,2),"%)",sep = ""), 
    main = "Atrasos por Companhia Aérea", clockwise = TRUE, radius = 1,
    col = c('lightcoral','lightpink','lightgoldenrod','cyan4','lightyellow','lightskyblue','lightgreen'))

Essa diferença nos atrasos das companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways, em relação as demais, fica evidente no gráfico acima.
As duas companhias representam mais de 50% dos minutos totais de atrasos maior que 90 minutos em comparação com as demais.

Investigando com mais detalhes a causa dos atrasos das companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways.

flight_airline_ejb6 <- flight_delay %>% filter(carrier %in% c('B6','EV'))

flight_airline_ejb6 <- flight_airline_ejb6 %>% left_join(plane, by = c('tailnum','tailnum')) %>% 
  select(year.x,month,day,carrier,airline,tailnum,model,year.y,flight,origin,dest,atraso_total)
colnames(flight_airline_ejb6) <- 
  c('year_flight','month','day','carrier','airline','tailnum','model','year_model','flight','origin','dest','atraso_total')

ggplot(flight_airline_ejb6, aes(x = as.factor(model), y = atraso_total)) +
  geom_jitter(aes(colour = as.factor(flight_airline_ejb6$year_model))) +
  scale_colour_viridis_d(na.value = "gray75") +
  scale_y_continuous(limits = c(0,1200),
                     breaks = c(0,100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000,1100,1200)) +
  scale_x_discrete(na.translate = FALSE) +
  labs(x = "Modelo do Avião", y = "Minutos de Atraso", colour = "Ano") +
  theme(legend.position = 'bottom', axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

O gráfico acima fornece uma indicação que os modelos EMB-145-LR, EMB-145XR e ERJ 190-100 IGW da Embraer e o modelo A320-232 da Airbus sejam os principais responsáveis pelos atrasos das companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways.

Obtendo uma relação de medidas de posição e dispersão agrupados por modelo para a companhia ExpressJet Airines Inc.

## [1] "Quadro de Medidas de Posição e Dispersão Geral"
(t <- flight_airline_ejb6 %>% filter(carrier == 'EV') %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad))
## [1] "Quadro de Medidas de Posição e Dispersão por Modelo de avião"
(x <- flight_airline_ejb6 %>% filter(carrier == 'EV') %>% 
    group_by(model) %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(model,total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad))
## [1] "Percentual de atraso em minutos para modelo EMB-145LR: 53.42%"

Nos quadros acima, nota-se que o modelo EMB-145LR da Embraer é responável por cerca de 50% do total de atraso em minutos.

Retirando o modelo EMB-145-LR da Embraer da amostra, verificamos uma melhora sensível das métricas, total_atraso, que representa o total de atraso em minutos, e qtd_atraso, que representa o quantidade de atraso.

## [1] "Quadro de Medidas de Posição e Dispersão SEM o modelo EMB-145LR"
flight_airline_ejb6 %>% filter(carrier == 'EV' & model != 'EMB-145LR') %>%
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad)

Obtendo uma relação de medidas de posição e dispersão agrupados por modelo para a companhia JetBlue Airways.

## [1] "Quadro de Medidas de Posição e Dispersão Geral"
(t <- flight_airline_ejb6 %>% filter(carrier == 'B6') %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad))
## [1] "Quadro de Medidas de Posição e Dispersão por Modelo de avião"
(x <- flight_airline_ejb6 %>% filter(carrier == 'B6') %>% 
    group_by(model) %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(model,total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad))
## [1] "Percentual de atraso em minutos para o modelo A320-232: 59.02%"

Nos quadros acima, nota-se que o modelo A320-232 da Airbus é responável por cerca de 60% do total de atraso em minutos.

Retirando o modelo A320-232 da Airbus da amostra, verificamos uma melhora sensível das métricas, total_atraso, que representa o total de atraso em minutos, e qtd_atraso, que representa o quantidade de atraso.

## [1] "Quadro de Medidas de Posição e Dispersão SEM o modelo A320-232"
flight_airline_ejb6 %>% filter(carrier == 'B6' & model != 'A320-232') %>%
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad)

O gráfico abaixo evidencia a grande contribuição do modelo EMB-145LR e A320-232 no total de atrasos das companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways respectivamente.

flight_airline_ejb6_plane <- flight_airline_ejb6 %>% group_by(model) %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  mutate(perc_atraso = total_atraso / sum(total_atraso)) %>% 
  arrange(desc(total_atraso)) %>% 
  select(model,total_atraso,qtd_atraso,perc_atraso)

flight_airline_ejb6_plane_agr <- bind_rows(flight_airline_ejb6_plane %>% filter(perc_atraso >= 0.05),
  flight_airline_ejb6_plane %>% filter(perc_atraso < 0.05) %>% 
  summarise(model = "Demais Modelos", total_atraso = sum(total_atraso), 
            qtd_atraso = sum(qtd_atraso), perc_atraso = sum(perc_atraso)))

pie(flight_airline_ejb6_plane_agr$perc_atraso, 
    labels = paste(flight_airline_ejb6_plane_agr$model," (",
                   round(flight_airline_ejb6_plane_agr$perc_atraso*100,2),"%)",sep = ""), 
    main = "Atrasos por Modelo para ExpressJet e JetBlue", clockwise = TRUE, radius = 1,
    col = c('lightcoral','lightpink','lightgoldenrod','cyan4','lightskyblue','lightgreen'))

Investigando mais profundamente a relação de atrasos das companhias com os aeroportos de origem e destino.

O quadro abaixo mostra que não há diferença significante entre a quantidade de voos por aeroporto de origem. A métrica perc_qtd, que representa o percentual da quantidade de atrasos dos voos, permanece estável para os três aeroportos.

## [1] "Quadro com a quantidade total de voos por aeroporto de origem"
flight %>% group_by(origin) %>% 
  summarise(qtd_flight = n()) %>% 
  mutate(perc_qtd = (qtd_flight / sum(qtd_flight))*100) %>% 
  select(origin,qtd_flight,perc_qtd)

Analisando a distribuição dos minutos de atraso por aeroporto de origem, nota-se que a contribuição de cada aeroporto não se alterou significativamente. Os três aeroportos possuem representatividade semelhanante.

flight_delay_airport_origin <- flight_delay %>% group_by(origin) %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  mutate(perc_atraso = total_atraso / sum(total_atraso)) %>% 
  select(origin,total_atraso,qtd_atraso,perc_atraso,atraso_medio,desvioPad)

pie(flight_delay_airport_origin$perc_atraso,
    labels = paste(flight_delay_airport_origin$origin, " (",
                   round(flight_delay_airport_origin$perc_atraso*100,2),"%)"),
    main = "Minutos de Atraso por Aeroportos de Nova Iorque",
    clockwise = TRUE,
    col = c('lightskyblue','lightcoral','lightgoldenrod'))

Filtrando os dados de atraso do aeroporto de Newark Liberty Intl para considerar somente os atrasos das companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways, Verifica-se que o percentual de atraso que essas companhia possuem, representa cerca de 86% do total de minutos de atrasos para esse aeroporto.

## [1] "Atraso (em Minutos) das Companhias ExpressJet e JetBlue no Aeroporto Newark Liberty Intl: 1,650,522"
## [1] "Percentual de Atraso das Companhias ExpressJet e JetBlue no Aeroporto Newark Liberty Intl: 86.11%"

Avaliando para os demais aeroportos de Nova Iorque, JFK (John F Kennedy Intl) e LGA (La Guardia), constatou-se que as companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways representam cerca de 50% e 24% dos atrasos em minutos respectivamente.

## [1] "Atraso (em Minutos) das Companhias ExpressJet e JetBlue no Aeroporto John F Kennedy Intl: 947,164"
## [1] "Percentual de Atraso das Companhias ExpressJet e JetBlue no Aeroporto John F Kennedy Intl: 49.42%"
## [1] "Atraso (em Minutos) das Companhias ExpressJet e JetBlue no Aeroporto La Guardia: 459,594"
## [1] "Percentual de Atraso das Companhias ExpressJet e JetBlue no Aeroporto La Guardia: 23.98%"

Investigando um pouco mais sobre o aeroporto de origem LGA (La Guardia), percebeu-se que a companhia que se destacou no total de atrasos foi a Delta Air Lines Inc, correspondendo a cerca de 27% dos atrasos nesse aeroporto. Sendo acompanhado pelas companhias Envoy Air e ExpressJet Airlines, com 20% e 18% do total de atrasos para o aeroporto.

flight_delay_airport_lga <- flight_delay %>% filter(origin == 'LGA') %>% group_by(airline) %>%
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  mutate(perc_atraso = total_atraso / sum(total_atraso)) %>% 
  arrange(desc(perc_atraso)) %>% 
  select(airline,total_atraso,qtd_atraso,perc_atraso,atraso_medio,desvioPad)

ggplot(flight_delay_airport_lga, aes(x = airline, y = total_atraso)) +
  geom_point(aes(size = flight_delay_airport_lga$perc_atraso,
             color = as.factor(flight_delay_airport_lga$airline))) +
  geom_text(label = paste(round(flight_delay_airport_lga$perc_atraso*100,0),"%",sep = ""),
            family = 'mono', hjust = 0, nudge_x = 0.1) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,4.55e5),
                     breaks = c(0,1e5,2e5,3e5,4e5),
                     labels = c('0','100','200','300','400')) +
  guides(color = 'none') +
  labs(x = "Companhias Áereas", y = "Total de Atraso (Mil Minutos)", size = "Percentual de Atraso") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), legend.position = "bottom")

paste('Atraso (em Minutos) da Delta Air Lines Inc no Aeroporto ',
      (airport %>% filter(faa == 'EWR'))$name,": ",
      (flight_delay %>% filter(origin == 'EWR' & carrier %in% c('DL')) %>% 
         summarise(total = sum(atraso_total)))$total %>% format(big.mark = ','), sep = '')
## [1] "Atraso (em Minutos) da Delta Air Lines Inc no Aeroporto Newark Liberty Intl: 100,735"
paste('Atraso (em Minutos) da Delta Air Lines Inc no Aeroporto ',
      (airport %>% filter(faa == 'JFK'))$name,": ",
      (flight_delay %>% filter(origin == 'JFK' & carrier %in% c('DL')) %>% 
         summarise(total = sum(atraso_total)))$total %>% format(big.mark = ','), sep = '')
## [1] "Atraso (em Minutos) da Delta Air Lines Inc no Aeroporto John F Kennedy Intl: 285,078"

Apesar da Delta Air Lines Inc possuir cerca de 400 mil minutos de atraso no aeroporto de La Guardia, esse valor corresponde a menos da metade do total de atraso que as companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways tiveram no aeroporto John F Kennedy Intl e menos que um terço que elas tiveram no aeroporto de Newark Liberty Intl. Além disso, a diferença entre os totais de atraso, em minutos, da Delta Air Lines Inc em relação as demais companhias no aeroporto de La Guardia não é tão acentuado como nos demais aeroportos de Nova Iorque para as companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways, acrescendo o fato de que o total de atraso da companhia Delta Air Lines Inc é próximo do total dessas duas companhias no aeroporto de La Guardia. Acrescentando que o total de atraso nos demais aeroportos de Nova Iorque, John F Kennedy Intl e Newark Liberty Intl, são muito inferiores comparados com a ExpressJet Airlines e JetBlue Airways nesses aeroportos. Posto isso, a companhia Delta Air Lines Inc não foi incluída na conclusão.

Investigando os atrasos para os aeroportos de destino, constatou-se que o aeroporto ATL (Hartsfield Jackson Atlanta Intl) se destaca dos demais aeroportos.

flight_delay %>% group_by(dest) %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  select(dest,total_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad) %>% 
  ggplot(aes(x = as.factor(dest), y = total_atraso)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Aeroporto Destino", y = "Total Minutos Atraso (x 100.000)") +
  scale_y_continuous(limits = c(0,6e5),
                     breaks = c(0,1e5,2e5,3e5,4e5,5e5,6e5),
                     labels = c('0','1','2','3','4','5','6')) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, family = 'mono', face = 'bold'))

Aprofundando a análise nos aeroportos de destino, agrupou-se os dados por companhia aérea. Notou-se um destaque para a companhia a Delta Air Lines Inc. Como o total de minutos de atraso não é relavante comparado com o da companhia ExpressJet Airlines Inc mais a JetBlue Airways, essa análise não foi incluída na conclusão.

flight_delay %>% filter(dest == 'ATL') %>% group_by(airline) %>% 
  summarise(desvioPad = sd(atraso_total), total_atraso = sum(atraso_total), 
            atraso_medio = mean(atraso_total), qtd_atraso = n()) %>% 
  mutate(perc_atraso = total_atraso / sum(total_atraso)) %>% 
  select(airline,total_atraso,perc_atraso,qtd_atraso,atraso_medio,desvioPad)

Conclusão:

Existe uma grande concentração de atrasos nos meses de Junho e Julho, sendo que essa concentração se deve, principalmente, ao número de voos que aumenta abruptamente nas férias de verão no hemisfério norte.
A companhia ExpressJet Airlines Inc. e JetBlue Airways são responsáveis por mais da metade dos atrasos ocorridos nos aeroportos administrados pela empresa. Dentre os atrasos dessas companhias, o modelo EMB-145LR da Embraer, que pertence a ExpressJet Airlines Inc, e o modelo A320-232 da Airbus, que pertence a JetBlue Airways, são responsáveis por mais da metade deles.
Não há grande destaques nos atrasos entre os aeroportos da empresa. Cada um contribuiu com cerca de 1/3 de atrasos no total. No aeroporto de Newark Liberty Intl as companhias ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways foram responsáveis por mais de 85% deles. No aeroporto John F Kennedy Intl, as duas companhais foram responsáveis por cerca de 50% e no La Guardia por cerca de 25% dos atrasos em minutos.

## [1] "Quadro com os atrasos para a companhia ExpressJet Airlines Inc"
## [1] "Quantidade de voos para o modelo EMB-145XR: "
## [1] 14051
## [1] "Quantidade de voos para o modelo CL-600-2B19: "
## [1] 9588
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos severos (> 90 minutos) para o modelo EMB-145XR: "
## [1] "16.04%"
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos severos (> 90 minutos) para o modelo CL-600-2B19: "
## [1] "3.74%"

Analisando o impactos dos modelos EMB-145XR da Embraer e CL-600-2B19 da Bombardier para a companhia ExpressJet Airlines Inc, verifica-se que a contribuição percentual do modelo da Embraer nos atrasos severos (cerca de 16%) é bem maior que do modelo da Bombardier (cerca de 4%).

## [1] "Quadro com os atrasos totais para o modelo EMB-145XR"
## [1] "Quadro com os atrasos totais para o modelo CL-600-2B19"
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos totais (> 0 minuto) para o modelo EMB-145XR: "
## [1] "45.57%"
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos totais (> 0 minuto) para o modelo CL-600-2B19: "
## [1] "37.13%"

Percentualmente, o impacto gerado pelo modelo CL-600-2B19 da Bombardier é menor que para o modelo da Embraer. O modelo da Bombardier atrasa cerca de 35% dos seus voos, enquanto o modelo da Embraer atrasa cerca 46% dos seus voos.

## [1] "Ganho percentual no total de atrasos em minutos com a mudança de modelo: "
## [1] "14.16%"

Dado que o percentual da quantidade de atrasos severos e também de atrasos gerais é menor para o modelo da Bombardier, será vantajoso, para a empresa que opera os aeroportos, que a ExpressJet Airlines Inc aposente o modelo da Embraer e passe a utilizar com mais frequência esse modelo da Bombardier. Esse ganho será em torno de 14% de economia no total de minutos de atraso.

## [1] "Quadro com os atrasos para a companhia JetBlue Airways"
## [1] "Quantidade de voos para o modelo A320-232: "
## [1] 45831
## [1] "Quantidade de voos para o modelo A321-231: "
## [1] 2878
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos severos (> 90 minutos) para o modelo A320-232: "
## [1] "7.99%"
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos severos (> 90 minutos) para o modelo A321-231: "
## [1] "0.03%"

Analisando o impactos dos modelos A320-232 e A321-231 da Airbus para a companhia JetBlue Airways, verifica-se que a contribuição percentual do modelo da A320-232 nos atrasos severos (cerca de 8%) é bem maior que do modelo da A321-231 (menor que 1%).

## [1] "Quadro com os atrasos totais para o modelo A320-232"
## [1] "Quadro com os atrasos totais para o modelo A321-231"
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos totais (> 0 minuto) para o modelo A320-232: "
## [1] "43.61%"
## [1] "Percentual da quantidade de atrasos totais (> 0 minuto) para o modelo A321-231: "
## [1] "37.46%"

Percentualmente, o impacto gerado pelo modelo A321-231 é menor que para o modelo A320-232. O modelo A321-231 atrasa cerca de 37% dos seus voos, enquanto o modelo A320-232 atrasa cerca 44% dos seus voos.

## [1] "Ganho percentual no total de atrasos em minutos com a mudança de modelo: "
## [1] "29.84%"

Dado que o percentual da quantidade de atrasos severos e também de atrasos gerais é menor para o modelo A321-231, será vantajoso, para a empresa que opera os aeroportos, que a JetBlue Airways aposente o modelo A320-232 e passe a utilizar com mais frequência esse modelo A321-231. Esse ganho será em torno de 30% de economia no total de minutos de atraso.

Segunda Preocupação:

O aeroporto La Guardia é ideal para voos domésticos e de curta duração pois são mais cheios e aumentam consideravelmente a venda nas lojas do aeroporto. Pensando nisso, a diretoria quer proibir os voos com duração maior que três horas.

Agrupando o Data Set em dois grupos, um com voos menores e iguais a 180 minutos (3 horas) e outro com voos maiores que 180 minutos para o aeroporto de La Guardia.

flight_lga <- flight %>% filter(origin == 'LGA' | dest == 'LGA') %>%
  mutate(curta_dur = if_else(air_time <= 180, TRUE, FALSE),
         atraso_total = dep_delay + arr_delay) %>% 
  select(year,month,day,carrier,tailnum,origin,dest,air_time,atraso_total,curta_dur)

paste("Percentual de NA's (air_time): ",
      round(flight_lga %>% filter(is.na(air_time) & origin == 'LGA') %>% nrow() / 
              flight_lga %>% filter(origin == 'LGA') %>% nrow() * 100, 2), "%", sep = '')
## [1] "Percentual de NA's (air_time): 3.37%"

Verificando se o Data Set possui valores NA para o atributo air_time, identificou-se que esse percentual está em torno de 3%.

Avaliando os voos de acordo com o tipo (Curto, Longo e Não Identificado), nota-se que o aeroporto de La Guardia está bem concentrado em voos de curta duração (<= 180 minutos).

## [1] "Quadro com voos de acordo com o tipo para o aeroporto de La Guardia"
(flight_lga_tipo <- flight_lga %>% group_by(curta_dur) %>% 
  summarise(qtd_voo = n(),
            media_hr_voo = mean(air_time)) %>% 
  mutate(perc_qtd = qtd_voo / sum(qtd_voo), 
         tipo_voo = case_when(curta_dur ~ "Curto",
                              curta_dur == FALSE ~ "Longo",
                              is.na(curta_dur) ~ "Não Identificado")) %>% 
  arrange(desc(qtd_voo)) %>% 
  select(tipo_voo,qtd_voo,perc_qtd,media_hr_voo))
pie(flight_lga_tipo$qtd_voo,
    labels = paste(flight_lga_tipo$tipo_voo, " (", round(flight_lga_tipo$perc_qtd * 100,2), "%)", sep = ""),
    clockwise = TRUE, radius = 1,
    main = "Quantidade de voos por tipo para o aeroporto La Guardia",
    col = c('lightskyblue','lightcoral','lightgoldenrod'))

Verificando os voos de curta duração (<= 180 minutos) nos demais aeroportos de Nova Iorque, nota-se que os voos curtos são em grande maioria também.

flight_ny <- flight %>% filter(origin %in% c('EWR','JFK') | dest %in% c('EWR','JFK')) %>%
  mutate(curta_dur = if_else(air_time <= 180, TRUE, FALSE),
         atraso_total = dep_delay + arr_delay) %>% 
  select(year,month,day,carrier,tailnum,origin,dest,air_time,atraso_total,curta_dur)
## [1] "Quadro com voos de acordo com o tipo para os demais aeroportos de Nova Iorque (EWR e JFK)"
(flight_ny_tipo <- flight_ny %>% group_by(curta_dur) %>% 
  summarise(qtd_voo = n(),
            media_hr_voo = mean(air_time)) %>% 
  mutate(perc_qtd = qtd_voo / sum(qtd_voo), 
         tipo_voo = case_when(curta_dur ~ "Curto",
                              curta_dur == FALSE ~ "Longo",
                              is.na(curta_dur) ~ "Não Identificado")) %>% 
  arrange(desc(qtd_voo)) %>% 
  select(tipo_voo,qtd_voo,perc_qtd,media_hr_voo))
pie(flight_ny_tipo$qtd_voo,
    labels = paste(flight_ny_tipo$tipo_voo, " (", round(flight_ny_tipo$perc_qtd * 100,2), "%)", sep = ""),
    clockwise = TRUE, radius = 1,
    main = "Quantidade de voos por tipo nos aeroportos EWR e JFK",
    col = c('lightskyblue','lightcoral','lightgoldenrod'))

Observando o gráfica, percebe-se que existe a possibilidade de trocar os voos de longa duração no aerporto de La Guardia por voos de curta duração nos demais aeroportos de Nova Iorque.

Verificando a quantidade de voos que possuem tempo de voo maior que 180 minutos e menor que 190 minutos.

round(flight_lga %>% filter(!curta_dur & air_time > 180 & air_time <= 190) %>% nrow() /
  flight_lga %>% nrow() * 100, 2)
## [1] 2.06

Pecebe-se que somente cerca de 2% dos voos possuem duração entre 180 e 190 minutos. Portanto não há necessidade de flexibilizar o valor limite de 180 minutos para classificar um voo como curto.

Verificando os voos longos por companhia para o aerporto de La Guardia e os voos curtos para os demais aeroportos de Nova Iorque (Newark Liberty Intl e John F Kennedy Intl).

## [1] "Quadro com voos LONGOS por companhia para o aeroporto de La Guardia"
flight_lga %>% filter(!curta_dur) %>% group_by(carrier) %>% 
  summarise(qtd_voo = n()) %>% 
  mutate(perc_qtd = qtd_voo / sum(qtd_voo)) %>% 
  inner_join(airline, by = c('carrier','carrier')) %>% 
  arrange(name) %>% 
  select(carrier,name,qtd_voo,perc_qtd)
## [1] "Quadro com voos CURTOS por companhia para os demais aeroportos de Nova Iorque (EWR e JFK)"
flight_ny %>% filter(curta_dur) %>% group_by(carrier) %>% 
  summarise(qtd_voo = n()) %>% 
  mutate(perc_qtd = qtd_voo / sum(qtd_voo)) %>% 
  inner_join(airline, by = c('carrier','carrier')) %>% 
  arrange(name) %>% 
  select(carrier,name,qtd_voo,perc_qtd)

Percebe-se que temos 7 companhias que serão afetadas com a proibição de voos longos no aerporto de La Guardia, sendo que 6 delas, American Airlines Inc, Delta Air Lines Inc, Endeavor Air Inc, Envoy Air, ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways, possuem voos curtos nos demais aeroportos de Nova Iorque. Somente uma, Frontier Airlines Inc, não possui essa característica.

Conclusão:

Cerca de 85% dos voos que partem do aeroporto de La Guardia são voos de curta duração, assim o impacto inicial em proibir voos com tempo de duração maiores que 180 minutos não irá causar transtornos significativos para as companhias.
Serão 7 companhias que possuem voos longos no aerporto de La Guardia que serão impactadas. Sendo que 6 delas, American Airlines Inc, Delta Air Lines Inc, Endeavor Air Inc, Envoy Air, ExpressJet Airlines Inc e JetBlue Airways, possuem voos curtos nos demais aeroportos de Nova Iorque (Newark Liberty Intl e John F Kennedy Intl) e poderão trocar os voos longo por curto, passando a operar somente com voos curtos no La Guardia.
A Frontier Airlines Inc é a única companhia que não terá a possiblidade de efetuar essa troca, pois não possui voos de curta duração nos demais aeroportos de Nova Iorque. Portanto ela terá que transferir suas operações com voos longos para os demais aeroportos de Nova Iorque.

Terceira Preocupação:

A área de manutenção e verificação das aeronaves deseja analisar a participação de cada fabricante de aeronaves nos aeroportos da cidade de Nova Iorque. Assim, a área precisa da relação entre as informações de cada voo e o fabricante do avião.

Criando um Data Set com os dados de voos que saem e chegam nos aeroportos de Nova Iorque por fabricante.

flight_plane <- flight %>% filter(origin %in% c('LGA','JFK','EWR') | dest %in% c('LGA','JFK','EWR')) %>% 
  select(year,month,day,carrier,flight,tailnum,origin,dest,distance)

flight_plane <- flight_plane %>% inner_join(plane, by = c('tailnum','tailnum')) %>%
  mutate(year_flight = year.x, year_model = year.y) %>% 
  select(year_flight,month,day,carrier,flight,tailnum,manufacturer,model,year_model,origin,dest,distance)

flight_plane_agg <- flight_plane %>% group_by(manufacturer) %>% 
  summarise(distance = sum(distance),
            qtd_voo = n()) %>% 
  arrange(desc(qtd_voo))

Ordenando as informações pela quantidade de voos.

flight_plane_agg_ord <- flight_plane_agg
indice <- order(flight_plane_agg$qtd_voo, decreasing = TRUE)
nivel <- flight_plane_agg$manufacturer[indice]
flight_plane_agg_ord$manufacturer <- factor(flight_plane_agg_ord$manufacturer, levels = nivel, ordered = TRUE)

flight_plane_agg_ord %>% 
  ggplot(aes(x = manufacturer, y = qtd_voo)) +
  geom_bar(aes(fill = flight_plane_agg_ord$manufacturer), stat = "identity", show.legend = FALSE) +
  scale_y_log10(limits = c(1,100000),
                breaks = c(1,3,10,30,100,300,1e3,3e3,1e4,3e4,1e5),
                labels = c('1','3','10','30','100','300','1.000','3.000','10.000','30.000','100.000')) +
  labs(x = "Fabricante", y = "Quantidade de Voos", title = "Voos nos Aeroportos de Nova Iorque") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, family = 'mono', face = 'bold'))

Percebe-se uma concentração da quantidade de voos em 5 fabricantes: Airbus, Boeing, Bambardier Inc, Embraer e McDonnell Douglas.

Mudando o atributo de ordenação para distância percorrida em Kilômetro.

flight_plane_agg_ord <- flight_plane_agg
indice <- order(flight_plane_agg$distance, decreasing = TRUE)
nivel <- flight_plane_agg$manufacturer[indice]
flight_plane_agg_ord$manufacturer <- factor(flight_plane_agg_ord$manufacturer, levels = nivel, ordered = TRUE)

flight_plane_agg_ord %>% 
  ggplot(aes(x = manufacturer, y = distance)) +
  geom_col(aes(fill = flight_plane_agg_ord$manufacturer), show.legend = FALSE) +
  scale_y_log10(limits = c(1,1.5e8),
                breaks = c(1,10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000,100000000),
                labels = c('1','10','100','1.000','10.000','100.000','1.000.000','10.000.000','100.000.000')) +
  labs(x = "Fabricante", y = "Distância Percorrida (km)", title = "Voos nos Aeroportos de Nova Iorque") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, family = 'mono', face = 'bold'))

Nota-se que a concentração nos 5 fabricantes permanece.

flight_plane_agg_aux <- flight_plane_agg %>% 
  filter(manufacturer %in% c('BOEING','AIRBUS','EMBRAER','BOMBARDIER INC','MCDONNELL DOUGLAS')) %>% 
  union(
    flight_plane_agg %>% 
      filter(!manufacturer %in% c('BOEING','AIRBUS','EMBRAER','BOMBARDIER INC','MCDONNELL DOUGLAS')) %>% 
      summarise(manufacturer = 'Demais Fabricantes',
                distance = sum(distance),
                qtd_voo = sum(qtd_voo)))
flight_plane_agg_aux <- flight_plane_agg_aux %>% mutate(perc_voo = qtd_voo / sum(qtd_voo))

pie(flight_plane_agg_aux$qtd_voo,
    labels = paste(flight_plane_agg_aux$manufacturer, " (", 
                   round(flight_plane_agg_aux$perc_voo * 100, 2),
                   "%)", sep = ''),
    clockwise = TRUE,
    radius = 1.2,
    main = "Quantidade de voos por fabricante",
    col = c('lightskyblue','lightcoral','lightgoldenrod','cyan4','lightyellow','lightgreen','lightpink'))

Conclusão:

Existe uma concentração grande de voos nos fabricantes Airbus, Boeing, Bambardier Inc, Embraer e McDonnell Douglas para os aeroportos de Nova Iorque (La Guardia, Newark Liberty e John F Kennedy). Essa concentração se dá, quando a análise é feita utilizando a quantidade de voos e pemanece a mesma, quando é utilizado a distância percorrida em Kilômetro.
Esses 5 fabricantes respondem por quase a totalidade dos voos nesses aeroportos, sendo que a Airbus e a Boeing respondem por mais da metada desses voos.
Isso é esperado, dado que são as duas maiores fabricantes de aviões no mundo.

Quarta Preocupação:

A área financeira sabe que operar aviões maiores e com mais motores é mais caro e que por isso, esses aviões deveriam ter mais assentos, contudo ela acha que as empresas aéreas não entenderam muito bem isso e que essa relação (total de assentos / total de motores) não está clara.

Agrupando os dados em um Data Set para análise.

flight_plane_airline <- flight %>% select(tailnum,carrier,flight) %>% distinct() %>% 
  left_join(plane, by = c('tailnum','tailnum')) %>% 
  select(tailnum,manufacturer,model,engines,seats,carrier) %>%  
  left_join(airline, by = c('carrier','carrier')) %>% 
  select(tailnum,manufacturer,model,engines,seats,carrier,name) %>% 
  arrange(manufacturer,model)

Verificando a ausência de informação relevante para a análise e calculando a relação \(\frac{Total de Assentos}{Total de Motores}\).

paste("Percentual de NA's nas colunas seats e engines: ",
      round(sum(if_else(is.na(flight_plane_airline$seats) | is.na(flight_plane_airline$engines),TRUE,FALSE)) /
              flight_plane_airline %>% nrow() * 100, 2), '%', sep = '')
## [1] "Percentual de NA's nas colunas seats e engines: 13.17%"
# Calculando o Tamanho Relativo das Aeronaves: Total Assentos / Total Motores
flight_plane_airline <- flight_plane_airline %>% 
  mutate(tamanho = if_else(is.na(seats),0,as.double(seats)) / if_else(is.na(engines),1,as.double(engines)))
flight_plane_airline %>% 
  ggplot(aes(tamanho)) +
  geom_rect(aes(xmin = 0 , xmax = 50, ymin = 1, ymax = 35000, fill = 'red'), show.legend = FALSE) +
  geom_histogram(bins = 100, fill = 'cyan3', color = 'gray60') +
  scale_x_continuous(limits = c(0,200),
                     breaks = c(0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200),
                     labels = c('0','10','20','30','40','50','60','70','80','90','100','110','120','130',
                                '140','150','160','170','180','190','200')) +
  scale_y_log10(limits = c(1,35000),
                breaks = c(1,3,10,30,100,300,1000,3000,10000,30000),
                labels = c('1','3','10','30','100','300','1.000','3.000','10.000','30.000'))

Considerando uma relação Total de Assentos / Total de Motores abaixo de 50 como desfavorável, pois teríamos menos que cinquenta passageiros por motor, percebe-se que existe uma quantidade razoável de voos abaixo desse nível. Isso mostra que temos várias empresas que ainda utilizam aeronaves pouco rentáveis.

flight_plane_airline %>% group_by(carrier, tamanho) %>% summarise(qtd = n()) %>% 
  left_join(airline, by = c('carrier', 'carrier')) %>% 
  select(carrier,name,tamanho,qtd) %>% 
  ggplot(aes(x = carrier, y = tamanho)) +
  geom_point(aes(size = qtd, color = carrier)) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,200),
                     breaks = c(0,25,50,75,100,125,150,175,200)) +
  guides(color = 'none') +
  labs(x = "Companhia Aérea", y = "Total Assento / Total Motores", 
       size = "Quantidade de Voo", title = "Tamanho Relativo de Aeronave") +
  theme(legend.position = "bottom")

Investigando mais detalhadamente por companhia aérea, percebe-se que as companhias Endeavor Air Inc (9E), American Airlines (AA), JetBlue Airways (B6), ExpressJet Airlines Inc (EV) e Envoy Air (MQ) possuem uma grande quantidade de voos com uma baixa relação Total de Assentos / Total de Motores.

paste("Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa American Airlines (AA): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'AA' & tamanho == 0) %>% nrow() /
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'AA') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = '')
## [1] "Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa American Airlines (AA): 79.19%"
paste("Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa Envoy Air (MQ): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'MQ' & tamanho == 0) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'AA') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = '')
## [1] "Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa Envoy Air (MQ): 46.65%"

Levantando os percentuais de NA’s nos dados relevantes para as companhias American Airlines (AA) e Envoy Air (MQ), observa-se que a posição dessas duas companhias no gráfico Tamanho Relativo de Aeornave não é porque elas estão operando voos com aeronaves de relação desfavorável, ou seja, com relação Total de Assentos / Total de Motores menor que 50, e sim que não há dados disponíveis para o cálculo adequado dessa relação. Portanto, não há como obtermos qualquer conclusão a respeito dessas duas companhias.

paste("Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa JetBlue Airways (B6): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'B6' & tamanho == 0) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'B6') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = "")
## [1] "Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa JetBlue Airways (B6): 1.67%"
paste("Percentual de Voos com Relação Desfavorável para a empresa JetBlue Airways (B6): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'B6' & tamanho <= 50) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'B6') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = "")
## [1] "Percentual de Voos com Relação Desfavorável para a empresa JetBlue Airways (B6): 30.52%"
paste("Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa Endeavor Air Inc (9E): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == '9E' & tamanho == 0) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == '9E') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = "")
## [1] "Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa Endeavor Air Inc (9E): 2.29%"
paste("Percentual de Voos com Relação Desfavorável para a empresa Endeavor Air Inc (9E): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == '9E' & tamanho <= 50) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == '9E') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", spe = "")
## [1] "Percentual de Voos com Relação Desfavorável para a empresa Endeavor Air Inc (9E):  100 % "
paste("Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa ExpressJet Airlines Inc (EV): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'EV' & tamanho == 0) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'EV') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = "")
## [1] "Percentual de NA's nos dados relavantes para a empresa ExpressJet Airlines Inc (EV): 0%"
paste("Percentual de Voos com Relação Desfavorável para a empresa ExpressJet Airlines (EV): ",
      round(flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'EV' & tamanho <= 50) %>% nrow() / 
              flight_plane_airline %>% filter(carrier == 'EV') %>% nrow() * 100, 2),
      "%", sep = "")
## [1] "Percentual de Voos com Relação Desfavorável para a empresa ExpressJet Airlines (EV): 100%"

Investigando mais detalhadamente os dados para as companhias JetBlue Airways (B6), Endeavor Air Inc (9E) e ExpressJet Airlines Inc (EV), percebe-se que os NA’s não explicam suas posições no gráfico Tamanho Relativo de Aeornave. Observando o Percentual de Voos com Relação Desfavorável para essas companhias, notamos que a relação desfavorável é causada pela operação de voos com aeronaves menores, ou seja, com relação Total de Assentos / Total de Motores menor que 50.

Conclusão:

As companhias Endeavor Air Inc (9E) e ExpressJet Airlines Inc (EV) estão operando somente com aeronaves que possuem uma relação Total de Assentos / Total de Motores desfavorável. Isso é evidenciado pelo Percentual de Voos com Relação Desfavorável, que para essas empresas geraram o valor de 100%.
A companhia JetBlue Airways (B6) opera com 30% de seus voos com aeronaves que possuem uma relação Total de Assentos / Total de Motores desfavorável, isso também é evidenciado pelo Percentual de Voos com Relação Desfavorável para essa companhia.

Quinta Preocupação:

Uma grande preocupação na área da aviação é a visibilidade do piloto. Sabe-se que os estudos sobre as condições climáticas influenciam diretamente nessa variável e “a diretoria” gostaria de entender melhor essa relação.